package com.bw.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.bw.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.bw.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MyPhoenixSink;
import com.bw.gmall.realtime.utils.MysqlUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
/*

1.获取topic_db数据
2.获取flinkcdc配置表数据

3. 动态创建配置表  维度表

4. 拿着配置表数据  和topic_db进行匹配

5. 匹配上  就把该条数据插入 维度表中


*
* */

public class DimApp {


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1. 获取环境变量
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //TODO 2. 设置并行度
        //注意 在生产环境中     设置为kafka的分区数量
        env.setParallelism(1);
//        //开启Checkpoint
//         env.enableCheckpointing(5*60000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
//        //超时  checkpoint 最多只能10分钟完成
//        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(10*60000L);
//        //共存状态     比如我一个保存点 8分钟完成   理论上完的第二个checkpoint应该是在5分钟开启
//        //如果是1  只能8分钟之后完成  ,但是现在是2 说明可以在5分钟之后完成   可以共存状态
//        env.getCheckpointConfig().setMaxConcurrentCheckpoints(2);
//        //如果我约到问题了
//         //一个时间段内的最大失败次数
//        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,5000L));
//        //设置状态后端  把状态存放在内存里
////        每传入一条数据,有状态的算子任务都会读取和更新状态。
////        由于有效的状态访问对于处理数据的低延迟至关重要,因此每个并行任务子任务都会在本地维护其状态
////        以确保快速的状态访状态的存储、访问以及维护,由一个可插入的组件决定,这个组件就叫做状态后端
//        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
//        //储配置存储检查点到文件系统，可以直接传入一个 String，指定文件系统的路径
//        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/211126/ck");
//        //如果在本地运行需要紧加上这句话
//        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","ROOT");

//        //TODO 2. 读取kafka主题   topic_db
        String  topic="topic_db";
//
        String  groupId="dimapp";
//
//        //测试数据  能不能正常过来
//        //maxwell  （全量）  （增量  脚本一直在开着   只要发生变化就过了）
        DataStreamSource<String> ds = env.addSource(MyKafkaUtil.getFlinkKafkaConsumer(topic, groupId));

//        //ds  都是业务数据
//        //假装我们的维度表创建好  但是没有数据
//        //难到所有的数据都添加吗？    只要是维度表存在的  我向里面添加
//        //maxwell   db数据监听
//        //TODO 3. 过滤非json 数据   保留新增及变化及初始化数据

        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterJSONDS = ds.flatMap(new FlatMapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                try {
                    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(value);
//                    保留新增及变化及初始化数据
                    String type = jsonObject.getString("type");
                    if (type.equals("insert") || type.equals("update") || type.equals("bootstrap-insert")) {
                        out.collect(jsonObject);
                    }
                } catch (Exception e) {
                    System.out.println("错误数据不是json数据:" + value);
                }
            }
        });
//        filterJSONDS.print(">>>>>>>>>>>>>>>>>");
//        //所有的数据都来了  业务数据都来
//        //TODO 4. 使用FlinkCDC  读取mysql 配置信息表    创建配置流
//        //维度表
       DataStream<String> mysqlDs =
                MysqlUtil.cdcMysql(env, "gmall_config", "table_process");

//        mysqlDs.print("FlinkCDC:");
//        //TODO 5. 将配置流处理为广播流
//        /*
//        * 1.第一个参数
//        * 2.第二个参数
//        * */
//        //把维度表

        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapState =
                new MapStateDescriptor<>("mapState", String.class, TableProcess.class);
//        /*
//        * valuestate
//        * liststate
//        * mapstate
//        *
//        *
//        * */
        BroadcastStream<String> broadcastStream = mysqlDs.broadcast(mapState);

        //主流和广播流进行关联
//
//        //TODO 6. 连接主流和广播流
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connect = filterJSONDS.connect(broadcastStream);
//        //和二唯一
//        //广播流里面放的是  维度表
//        //主流里面放的是    维度数据    维度数据要和维度表进行匹配 如果匹配商量就把维度数据添加到维度表
//        //TODO 7. 处理连接流   根据配置信息处理主流数据（将配置信息存入到状态中  主流读状态）
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connect.process(new TableProcessFunction(mapState));




//        //TODO 8. 将数据写出到Phoenix
        // data:{"id":"1","name":"zs","sinktable":"dim_user_info"}   type:"user_info" ---> dim_user_info
        dimDS.print("最终结果--------->");
        dimDS.addSink(new MyPhoenixSink());
        //TODO 9. 启动任务
        env.execute();



        
    }




}
